La física es el arte de la compresión de nuestro conocimiento del universo.
Como sucede, cuando nos plantamos dos cuerpos masivos cerca uno del otro (o aviso de cerca uno de otro), parecen moverse el uno hacia el otro. Ahora, simplemente se podría registrar el hecho de que cada cuerpo masivo (individualmente) se está moviendo hacia cada otro cuerpo masivo (de forma individual). Esto es una gran cantidad de información.
Si nos encontramos con una compresión de la estrategia, dicen que una ley de la gravedad, lo que tenemos es una descripción de la situación que utiliza mucha menos información, y aún así describe lo que está pasando. Ya no tenemos que describir en gran detalle la posición y la atracción de cada observó un cuerpo masivo y su tendencia a accellerate el uno hacia el otro: en su lugar, estimar su masa, y decir "la ley de gravitaiton se aplica a todo en la masa".
Esta es una fantástica cantidad de compresión en nuestra descripción del universo y la predicción de lo que va a hacer a continuación.
Repetir este proceso muchas veces, y se obtiene la física moderna, donde nuestras observaciones se reducía a las ecuaciones y algoritmos que significa que no tenemos sólo la lista de todas nuestras experiencias y predicciones, sino de "punt" y decir "usar estos trucos", y el universo, al menos, parece mucho más sencillo.
En situaciones complejas, a menudo los algoritmos y ecuaciones no funcionan bien (como la evaluación de ellos "plenamente" es duro en esa escala). Pero con ciertas hipótesis que podemos construir reglas que operan en diferentes escalas bastante bien, como la ley de los gases ideales y ajustes.
Podemos usar esto para validar nuestras técnicas a pequeña escala para ver si podemos deducir la gran escala de las reglas de la pequeña escala. Si es así, la gran escala no son reglas adicionales, sólo consecuencias de la pequeña escala.
Por otro lado, si resulta que la gran escala de las reglas no son consecuencias de la pequeña escala, que implica que la pequeña escala de las reglas están en el error en maneras que no entendemos todavía. Esto implica que la calidad de su compresión es menos que perfecto, y puede haber nuevas reglas que nos puede llevar a derivar la real a gran escala de las reglas de ellos.
Si usted tiene una teoría inconsistente, lo que significa que se utiliza a veces predecir las cosas que no tenemos experiencia. Esto hace que sea un peor algoritmo de compresión, porque ahora tiene que hablar sobre el algoritmo y donde no se aplica. Describe donde no se aplica es extra bits de información, y puede requerir su propio patrón: si usted tiene individual de describir cada instancia en la que no se aplica, esta compresión es apenas mejor que una colección de observaciones y predicciones con ninguna teoría subyacente.
Así, una consistente teoría le da la capacidad para describir el universo (presentes y futuros) de forma más concisa de un modo incoherente.